淡咸夏海 - 折腾
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description: 这里主要是一些折腾的记录
items: 关于Voicemeeter Banana的快速部署
items: 关于HP Laptop的两个月使用体验

关于Voicemeeter Banana的快速部署
type: item
date: 2022-12-02T19:28:00+00:00
description: 下载快速跳转 ①—> VB-Audio VoiceMeeter Banana（推荐）快速跳转 ②—> 本地分流下载（低速）视频快速跳转 ③—> 游戏内完美放歌，无回音/可开麦（Voicemeeter Banana）契机是在玩 SCP: Secret Laboratory 时需要播放音频，但是作为替代品的 Soundpad 是需要下载音频文件的，我想要的是软件直出更加方便；所以记起之前看过的项目中其他人使用的 VoiceMeeter Banana 参考了教程视频和官方对于 Banana 的说明文档。在文档的第 7 页我们可以看到非常简单易懂的说明。↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓软件的界面大概可以分为三个部分：音频输入/输出界面；音频录制界面；均衡器界面。软件的工作流程大概是捕获麦克风和虚拟扬声器中的音频进入 Voicemeeter Banana 处理后输出到虚拟麦克风中，相当于虚拟了声卡（但是声音的处理是由处理器来承担的，所以音频卡顿请尝试降低处理器占用）。首先要关注的是输入部分，在 HARDWARE INPUT 1 选择你的麦克风。(如果有其他设备依次按照优先级排列在 INPUT 2 和 INPUT 3）。然后将输入麦克风列表中的 B1 点亮（让输入音频进入 B1 通道）。打开 Windows 混音器 设置输出设备，输出的音频通过在 HARDWARE OUT 设置进入 A1。在 VIRTURL INPUTS 的 Voicemeeter VAIO 中将 A1 通道和 B1 通道打开，将 A1 输入的音频与 B1 的混响。最后在游戏中将输入设备换为 Voicemeeter 的输出设备（既虚拟麦克风）。这样，游戏中的其他玩家就可以听到你的声音 + 你向 Voicemeeter 中输入的音频；这样可以使用 Edge，Chrome 等浏览器或者 Spotify，网易云等音乐软件输出的音乐了，并且不干扰你说话的声音。Tips拖动输入/输出通道旁边的滑条可以设置音频通道增益/衰减；放大你的麦克风或者音频声音，让别人听到的音频声音更小或更大。右键可以切换 INTELLPAN 中的其他音频设置；或者双击还原设置。录音功能还是很好用的。有任何错误和用词不当请指出，本人不太了解音频处理方面知识。本文仅作为身边朋友的参考。不理解的请移步 [About]() 添加 QQ 或移步哔哩哔哩教程视频；引用了了 守望 at 春语 的保姆级视频方便各位进行部署。

关于HP Laptop的两个月使用体验
type: item
date: 2022-11-30T02:01:00+00:00
description: 最近是没有项目整了，快一个月也没更新 Blog 了。（其实这篇文章是十月写的）暗影精灵 8Pro 这台电脑在国庆假期到我手上的，当天完成的跳过激活验货流程完全没问题。之前在网上看到的毛病我倒是都没遇到，不过资源调度差的现象是明显存在的。其余我对这台电脑没什么不满了，毕竟这个价位，我要求也不高。再有其他问题的话依然是各厂商的诟病——预装软件了。在 HP 电脑上预装有惠小微（个人觉得不会去用它），迈克菲（想骂人，真没必要），还有 HP 那不完全生态链的另外几个应用。至于游戏方面并没有详细测过，毕竟 3060 不要求画质的情况下基本可以带动大部分游戏了。Red Dead Redemption 2Counter-Strike:Global OffensiveSCP:Secret LaboratoryFARCAY 5APEXCOD 19No man's sky写这篇文章的时候正巧在玩神经网络，详细说一下 3060 Laptop 在深度学习的表现吧。模型：Miyase Mahiro [fd3aed64]尺寸：1920×1088步数：46采样方式：EulerCFG：11.5SD 版本：1.3首先是作为硬伤的显存，即使有共享 GPU 内存依然是完全不够用的状态，3060 不适合用于神经网络（仅指超分辨率、AI 绘画、VITS 训炼等）在我手上的这块 3060 用来训练模型甚至只能读入五张中分辨率图片，且在步数仅为 20000 的时候可以稳定运行，属于小离谱了。在作画方面分辨率也不能够拉到很高，测试在开启 xformers（降低显存占用） 的情况下的极限分辨率约为 1080P 左右，超出分辨率或爆显存或出块速度慢，所以在作出满意的画后还得过一遍超分辨率来提高清晰度。这张是标准垂直作画尺寸 512×720，使用了宫濑老师的模型跑出来的。我觉得效果还不错吧，细节方面肯定是有所不足的，只能等 AI 迭代了。至于涩图方面嘛，这就难说了；我个人觉得有合理的模型和负面 TAG 加持下跑出来的图我还是可以接受的，毕竟我跑了这么久也没跑出古神之类的···应该还是过得去的吧。注：以上观点结论均属于个人想法，我知道很多人买了笔记本大概率不会用来跑深度学习。所以篇文章仅限于其他同样无能力负担显卡的同学使用。